社交媒体讽刺文本分析与多模态理解数据集SocialMediaSatiricalTextAnalysis-MultimodalUnderstandingDataset-huynguyen24
数据来源：互联网公开数据
标签：讽刺文本, 多模态, 文本分析, 图像理解, 社交媒体, 情感分析, 机器学习, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的讽刺性文本及其对应的图像和相关描述，旨在用于研究社交媒体内容中的讽刺表达和多模态理解。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态语料库。
地理范围：数据来源于全球社交媒体平台，内容涵盖广泛的社会议题和文化现象。
数据维度：数据集包含多个关键字段，包括：
text：文本内容，即讽刺性言论。
image_caption：图像描述，提供对相关图像的文字说明。
surface_message：表面信息，描述了文本和图像的直接联系。
background_knowledge：背景知识，提供了理解讽刺内容的必要信息。
A, B, C, D：四个选项，用于多项选择题形式的讽刺内容理解测试。
answer：正确答案选项。
expert_label：专家标注的标签，用于评估模型的表现。
数据格式：CSV 格式，文件名为 train.csv，方便进行文本分析、图像分析和多模态融合研究。
该数据集特别适合用于研究讽刺文本的识别、多模态信息的融合以及情感分析等任务。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于自然语言处理、计算机视觉、情感分析等领域的学术研究，如讽刺检测、多模态内容理解、情感识别等。
行业应用：可应用于社交媒体内容审核、舆情分析、广告投放优化等领域，帮助企业更好地理解用户情感和内容倾向。
决策支持：为社交媒体平台的内容管理和风险控制提供数据支持，辅助平台识别和处理不当内容。
教育和培训：作为自然语言处理、计算机视觉、人工智能相关课程的实践材料，用于训练学生理解和分析复杂文本与图像内容。
此数据集特别适合用于探索社交媒体讽刺表达的规律，提升模型对多模态内容的理解能力，并实现对讽刺文本的自动识别和情感分析。
